R 통계 프로그래밍 입문

1장. 데이터 형식
__설문조사의 구성요소
____R 환경에서의 데이터 특성
__컴퓨터 과학의 불확실성 체험
__R 설치
____R 패키지
____RSADBE - 이 책에서 사용하는 R 패키지
____이산분포
____이산 일항 분포
____이항 분포
____초기하 분포
____음이항 분포
____포아송 분포
__연속분포
____일항분포
____지수분포
____정규분포
__요약

2장. 데이터 가져오기와 내보내기
__데이터 프레임과 기타 형식
____상수, 벡터, 행렬
____리스트 객체
____데이터 프레임
____테이블 객체
__read.csv, read.xls, 외부 패키지
____MySQL로부터 데이터 가져오기
__데이터와 그래프 내보내기
____R 객체 내보내기
____그래프 내보내기
__R 세션 관리
__요약

3장. 데이터 시각화
__범주형 데이터의 시각화 기술
____막대 차트
______R에 내장된 예시 살펴보기
____점 차트
____스파인과 모자이크 그래프
____파이 차트와 4겹 그래프
__연속형 데이터를 위한 시각화 기법
____상자 그래프
____히스토그램
____산점도
____파레토 차트
__ggplot2 소개
__요약

4장. 탐색적 분석
__기본적인 통계량
____백분위수, 변위수, 중위수
____경첩
____사분위수 범위
____줄기/잎 그래프
__문자 값
__데이터 조정
__Bagplot - 상자 그래프의 이변수 버전
__저항성 직선
__데이터 스무딩
__중위수 분해
__요약

5장. 통계적 추론
__최우추정치__
____우도 함수 시각화
____최우추정
____fitdistr 함수
__신뢰구간
__가설검정
____이항 검정
____모비율 검정과 카이제곱 검정
____정규분포 검정 - 표본이 하나인 경우
____정규분포 검정 - 표본이 둘인 경우
__요약

6장. 선형 회귀 분석
__단순회귀모형
____모수를 임의로 선택하면 어떻게 될까?
____단순회귀모형의 수립
____분산분석과 신뢰구간
____모형의 정당성
__중회귀모형
____k개의 단순회귀모형 평균과 중회귀모형
____중회귀모형의 수립
____중회귀모형의 분산분석과 신뢰구간
____잔차 그래프
__회귀 진단
____지렛점
____영향점
____DFFITS와 DFBETAS
__다중공선성 문제
__모형의 선택
____단계적 절차
______후진제거법
______전진선택법
____기준을 사용하는 방법
__요약

7장. 로지스틱 회귀모형
__이진회귀 문제
__프로빗 회귀모형
__로지스틱 회귀모형
____Hosmer-Lemeshow 적합도 검정 통계량
__모형 검증과 진단
______GLM을 위한 잔차 그래프
____GLM의 영향점과 지렛점
__수신자 조작 곡선
__독일 신용 심사 데이터 세트의 로지스틱 회귀
__요약

8장. 회귀모형의 정규화
__과적합 문제
__스플라인 회귀
____기저 함수
____구간별 선형회귀모형
____3차 스플라인과 일반적인 B-스플라인
____능형 선형회귀모형
__로지스틱 회귀모형을 위한 능형 회귀
__모형 평가
__요약

9장. 분류나무와 회귀나무
__재귀분할
____데이터 분리
____첫 번째 나무
__회귀나무 만들기
__분류나무 만들기
__독일 신용 데이터를 위한 분류나무
__가지치기와 기타 세부 사항
__요약

10장. CART의 확장
__CART의 개선
__배깅
____부트스트랩
____배깅 알고리즘
__랜덤 포레스트
__종합 정리
__요약